《平稳时间序列预测》课件

添加副标题平稳时间序列预测汇报人目录PART OnePART Two添加目录标题时间序列预测简介PART ThreePART Four平稳时间序列的概平稳时间序列的预念测方法PART FivePART Six案例分析结论与展望PART ONE单击添加章节标题PART TWO时间序列预测简介时间序列的定义特点具有时间依时间序列按照应用预测未来、重要性在金融、赖性，即当前时刻时间顺序排列的分析趋势、评估经济、气象等领的数据与过去时刻数据序列风险等域具有广泛应用的数据有关时间序列预测的意义预测未来通风险管理帮决策支持为优化资源配置过分析历史数助企业识别和决策者提供数帮助企业优化据，预测未来应对潜在的风据支持，提高资源配置，提趋势和变化险和挑战决策的准确性高效率和效益和科学性时间序列预测的常用方法移动平均法通过计算过去若干期的平均自回归模型利用时间序列自身的历史数值来预测未来值据来预测未来值指数平滑法通过计算过去若干期的加权状态空间模型通过建立状态空间模型来平均值来预测未来值预测未来值季节性分解法将时间序列分解为趋势、神经网络模型利用神经网络强大的学习季节性和随机性三部分，分别进行预测能力来预测未来值PART THREE平稳时间序列的概念平稳时间序列的定义平稳时间序列平稳时间序列平稳时间序列平稳时间序列是指时间序列的均值和方差的自相关函数的样本自相关的均值、方差是常数只依赖于时间函数是时间间和自相关函数间隔，不依赖隔的函数，而不随时间变化于时间不是时间的函数平稳时间序列的性质均值时间序列的方差时间序列的协方差时间序列自相关函数时间均值是常数方差是常数的协方差只与时间序列的自相关函数间隔有关只与时间间隔有关平稳时间序列的检验方法自相关函数检验偏自相关函数检单位根检验通谱密度函数检验观察自相关函数验观察偏自相过单位根检验，观察谱密度函数的衰减速度，判关函数的衰减速判断序列是否平的形状，判断序断序列是否平稳度，判断序列是稳列是否平稳否平稳PART FOUR平稳时间序列的预测方法线性回归模型线性回归模型是一种常用的预测方法，适用于平稳时间序列的预测线性回归模型的基本思想是利用历史数据建立线性回归方程，预测未来值线性回归模型的优点是简单易用，易于理解和实现线性回归模型的缺点是只能处理线性关系，对于非线性关系无能为力ARIMA模型概念自回归移动平均模型特点适用于平稳时间序列的预测应用在金融、经济等领域广模型参数p、d、q，分别代表自回归阶数、差分阶数和移泛应用动平均阶数SARIMA模型概念季节性自回归移动平均模型特点结合了自回归、移动平均和季节性因素应用广泛应用于时间序列预测优点能够捕捉时间序列中的季节性、趋势和随机波动指数平滑模型优点简单易用，计算速度缺点对趋势变化不敏感，快容易产生滞后原理通过计算历史数据的应用适用于短期预测，如加权平均值来预测未来值库存管理、销售预测等PART FIVE案例分析案例选择与数据来源案例选择选择具有代表性的平稳时间序列数据数据来源公开数据集、企业内部数据、学术论文等数据预处理清洗、整理、转换数据，确保数据质量数据分析对数据进行描述性统计分析，了解数据的分布和特征数据预处理与特征提取数据清洗去除异常值、缺失值等数据归一化将数据转换为0-1或-1-1范围特征选择选择与预测目标相关性高的特征特征提取通过PCA、LDA等方法提取特征特征降维通过PCA、LDA等方法降低特征维度特征可视化通过热力图、散点图等方法展示特征分布模型训练与评估指标训练集与测试集划评估指标RMSE、模型选择根据评模型调优调整模分确保模型泛化MAE、R2等估指标选择最优模型参数以优化评估能力型指标模型优化与预测结果模型选择ARIMA模型模型参数优化使用AIC准则进行参数选择预测结果预测未来10天的平稳时间序列预测精度预测误差小于1%PART SIX结论与展望结论总结时间序列预测在平平稳时间序列预测平稳时间序列预测展望未来，平稳时稳性方面具有重要方法在金融、经济方法需要进一步研间序列预测方法将意义等领域具有广泛应究和改进在更多领域得到应用用和发展研究不足与展望研究方法目前主数据来源数据来预测精度预测精展望未来可以尝试使用深度学习、要采用ARIMA模型源单一，缺乏多样度有待提高，需要强化学习等先进技进行预测，但存在性进一步优化模型术进行预测，提高局限性预测精度和稳定性THANK YOU汇报人。